Application of LS-SVMs to ozone forecasting in Belgium
- Authors
- Orellana Alvear, Johanna Marlene
- Format
- MasterThesis
- Status
- publishedVersion
- Description
La presente tesis aplica una t?cnica de machine learning en el contexto de pron?stico de concentraci?n m?xima de ozono en el aire. El uso de una variant de Support Vector Machines, LS-SVMs es utilizada en este trabajo. Los estudios se han realizado para tres clasificaciones de ozono seg?n su ubicaci?n: urbana, suburbana y rural. Los resultados son satisfactorios para los dos ?ltimos casos cuando usando RBF kernel approach, en tanto que para el caso urbana se concluye con un modelo lineal. Adem?s un an?lisis de sensibilidad se conduce para determinar las variables relevantes al modelo.
- Publication Year
- 2013
- Language
- eng
- Topic
- MACHINE LEARNING TECHIQUE
GROUND LEVEL OZONE
SUPERVISED LEARNING
FORECASTING
- Repository
- Repositorio SENESCYT
- Rights
- openAccess
- License
- openAccess